package com.atguigu.bigdata.spark.zzgcore.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @Classname Spark01_RDD_Operation_Transfrom
 * @Description 相同的首字母放在一个组中
 * @Date 2023/9/20 15:23
 * @Author zhuzhenguo
 */
object Spark11_RDD_Operation_Transform {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 准备环境,这个 *表示系统当前最大可用核数
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6), 2)
    // 分区数变大，并行计算的能力就增加
    // coalesce是可以扩大分区的，但如果不进行shuffle操作，是没有意义，不起作用
    // 所以想要实现扩大分区的效果，需要使用shuffle操作
    // 缩减分区：coalesce，如果想要数据均衡，可以采用shuffle
    // 扩大分区：repartition，底层代码调用的就是coalesce，而且肯定采用shuffle
    val newRDD: RDD[Int] = rdd.repartition(3)
    newRDD.saveAsTextFile("output")

    // 关闭环境
    sc.stop()
  }
}
